Évaluation de l'impact de l'éclaircie commerciale sur le Tétras du Canada (Falcipennis canadensis)
Bibliographic record
Abstract
La coupe totale est encore la principale technique de récolte dans les forêts boréales de l'est du Canada. En plus d'avoir mauvaise presse, les impacts négatifs de cette pratique ont été documentés sur plusieurs espèces fauniques associées à ces milieux. En réponse à cette problématique, certains auteurs proposent une utilisation plus importante des coupes partielles comme alternative aux coupes totales à grande échelle. L'éclaircie commerciale (EC) a ainsi été évaluée dans une perspective d'habitat faunique. Cette coupe partielle consiste à récolter des arbres de dimension commerciale sur 25 à 35 % de la surface terrière. L'impact de cette pratique a été évalué sur le Tétras du Canada (Falcipennis canadensis), une espèce gibier caractéristique des forêts boréales. En plus d'amener des retombés économiques par la chasse, le Tétras du Canada est un représentant des espèces de milieux fermés qui sélectionnent activement des couverts de végétation dense. Il s'avère donc particulièrement pertinent d'étudier cette espèce surtout considérant que l'éclaircie commerciale pourrait modifier de façon importante le couvert de végétation de sous étage. À l'été 2006, au Nord d'Amos, en Abitibi-Témiscamingue, 50 secteurs d'éclaircies commerciales ont été comparés à 44 peuplements forestiers témoins éligibles aux éclaircies commerciales mais sans perturbation anthropique. Deux méthodes complémentaires ont été mises de l'avant afin d'atteindre l'objectif de cette étude. En premier lieu, l'occurrence des Tétras dans les deux milieux a été comparée à l'aide de recensement par appels pendant la période de parades nuptiales. Trois visites par secteurs ont été réalisées afin d'inclure la probabilité de détection aux analyses et ainsi mesurer avec plus d'exactitude l'utilisation de l'habitat. Nos résultats indiquent que les éclaircies commerciales ne sont pas moins fréquentées en période de parades nuptiales que les secteurs témoins. De plus, aucun des paramètres sélectionnés liés à la détection n'a influencé l'occurrence des Tétras. Par contre, les éclaircies comme les témoins étaient à la base peu utilisés par les Tétras. À l'échelle du paysage, l'analyse d'occurrence a été complétée en évaluant l'utilisation de l'espace par les Tétras dans des secteurs comprenant des éclaircies commerciales. Pour ce faire, 18 Tétras mâles ont été capturés en bordure d'éclaircies commerciales et ont été suivis par télémétrie. Malgré la présence d'éclaircies commerciales dans leurs domaines vitaux, moins de 1 % des localisations ont été faites dans ces milieux. En fait, nos résultats démontrent que l'EC est évitée à même titre qu'une coupe avec protection de la régénération et des sols durant l'été par les mâles. La diminution importante de la végétation de sous étage suite à l'éclaircie pourrait être à l'origine de la baisse d'occupation de ces milieux. Malgré que l'éclaircie commerciale puisse être perçue comme une mesure d'atténuation pour la faune comparativement aux coupes totales, elle ne répond pas aux besoins spécifiques d'espèces de milieux fermés comme le Tétras du Canada. Ainsi, dans une optique faunique, l'utilisation de cette coupe partielle doit être réalisée avec précaution dans les zones d'exploitation forestière. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Coupe partielle, Éclaircie commerciale, Tétras du Canada, Détection, Télémétrie.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".